DETEKSI BAHAN KIMIA PADA DAGING IKAN KONSUMSI MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK BERDASARKAN ANALISIS TEKSTUR DAN WARNA
PDF

How to Cite

Suleman, S., & Pakaya, R. (2019). DETEKSI BAHAN KIMIA PADA DAGING IKAN KONSUMSI MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK BERDASARKAN ANALISIS TEKSTUR DAN WARNA. Jurnal Technopreneur (JTech), 7(2), 72-79. https://doi.org/10.30869/jtech.v7i2.360

Keywords

deteksi
kimia
daging
konsumsi

Abstract

Ikan merupakan salah satu sumber protein bagi tubuh dan memiliki kandungan gizi yang sangat bermanfaat bagi kesehatan. Selain protein yang tinggi, ikan juga mengandung asam lemak omega 3 yang dibutuhkan untuk pertumbuhan otak, serta kalsium, vitamin D, dan fosfor yang dibutuhkan anak untuk pertumbuhan tulang. Menurut data dari Kementerian Kelautan dan Perikanan, penduduk Indonesia di wiliayah bagian timur tergolong tinggi dalam hal mengkonsumsi ikan, terutama penduduk di Gorontalo konsumsi ikannya sebanyak 40 kg per kapita per tahun, berbeda dengan penduduk yang ada di pulau Jawa, Sumatera dan Kalimantan yang hanya mengkonsumsi ikan antara 32-43 per kapita per tahun. Tingginya permintaan ikan menjadi sasaran para pedagang nakal untuk bertindak curang. Ikan yang sudah tidak layak konsumsi, sudah rusak bahkan sudah berulat diolah dengan mencampur bahan-bahan yang sangat berbahaya agar awet dan tampilannya tampak segar. Zat kimia yang paling sering digunakan adalah formalin, boraks dan pewarna tekstil. Jika zat kimia ini masuk dalam tubuh, dampak negatif yang bisa terjadi adalah dapat memicu aneka kanker, kelainan genetik, cacat bawaan ketika lahir, keracunan, kelemahan saraf.
Dalam mengetahui bahan kimia pada ikan, khusunya pada daging ikan konsumsi dapat diamati secara langsung, dimulai dengan tahapan pembedahan pada ikan. Ikan akan dibedah menjadi dua bagian daging yaitu daging sisi kiri dan kanan. Namun untuk mengetahui bahan kimia pada ikan dengan menggunakan cara ini sering terjadi banyak kesalahan. Tahapan deteksi bahan kimia pada ikan terdiri dari tiga permasalahan utama yaitu pengambilan gambar, ekstraksi fitur dan klasifikasi. Pada tahap pengambilan gambar masih dilakukan dengan secara manual yaitu dengan meletakkan ikan yang sudah dibedah pada wadah kemudian diambil gambarnya dengan menggunakan kamera smartphone atau kamera lainnya.
Pada tahapan ekstraksi tekstur penulis menggunakan metode GLCM selanjutnya pada tahapan ekstraksi warna menggunakan metode RGB. Pada proses klasifikasi menggunakan metode Neural Network. Adapun yang menjadi target luaran dalam penelitian ini adalah jurnal nasional terakreditasi dan Tingkat Kesiapan Teknologi (TKT) skala 1.

https://doi.org/10.30869/jtech.v7i2.360
PDF